国内首款开源大模型Qwen-7B上线，参数10万亿，易用性媲美通用大模型

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2023-08-07 02:24:40

背景

今年以来，全球互联网大厂掀起“百模大战”，微软、谷歌、百度、阿里等接连下场。经过半年多的竞争，科技巨头们围绕大模型生态正迎来新一轮道路之争：面对参数“天花板”，大模型的未来走向封闭还是开放？

开源模型可在家用电脑运行。国内AI开发者社区“魔搭”（ModelScope）上架两款开源模型Qwen-7B和Qwen-7B-Chat，分别为阿里云通义千问的70亿参数通用模型和对话模型，两款模型均开源、免费、可商用。据介绍，Qwen-7B模型的综合表现不俗。其中在英文能力测评基准MMLU上，得分普遍高于同等参数规模的主流模型，甚至赶超120亿、130亿参数规模的部分模型。而在中文评测C-Eval验证集上，该模型也取得了同等规模的最高分。在数学解题能力评测GSM8K和代码能力评测HumanEval方面，Qwen-7B模型表现也名列前茅。也就是说，在中英文写作、数学解题以及写代码等考试中，Qwen-7B模型妥妥是一名“学霸”，分数甚至超过同等参数级别的国际主流大模型。

开源还是封闭

事实上，Qwen-7B模型并非首款开源的大模型，其实ChatGPT的“前辈”GPT-2也是彻底开源的，其代码和框架在互联网上均可免费使用，还有相关论文可供查阅。而OpenAI在ChatGPT火遍全球之后选择了闭源发展，GPT-3和GPT-4等模型代码已成为OpenAI的商业机密。开源考虑的是生态共荣，到底能赚多少钱的经济账，这一阶段很难算清楚，而这些难题恰好是闭源的机遇。开源还是闭源，这是一道大模型的生死题，国际巨头已给出答案。

大参数还是小而美

Qwen-7B模型的开源，还带来了另一个思考：我们到底需要多大参数的大模型？不可否认，大模型的参数规模正在不断膨胀。遗憾的是，参数越大并不代表大模型的能力越强。在世界人工智能大会上，腾讯云副总裁吴运声有一个很恰当的比喻：“就像运动员练体力，举重运动员要举200斤杠铃，游泳运动员举100斤就够了，不同类型的运动员不需要每个人都练习200斤重的杠铃。”众所周知，大模型的参数越高，消耗的资源和成本也越相应增加。而深耕行业的垂直类大模型，并不需要一味追求“规模大”或是“参数高”，更应该根据客户需求制定相关的模型参数。参数规模不再是衡量模型质量的重要指标。

结论

国内首款开源大模型Qwen-7B的上线，为开源生态建设提供了更多选择，也引发了对大模型易用性的关注。开源和闭源的优劣都非常明显。大模型开源后无疑会吸引更多开发者，大模型的应用也将更加丰富，但相应的监管和商业化将成为难题，容易出现“替人做嫁衣”的尴尬局面。毕竟，开源考虑的是生态共荣，到底能赚多少钱的经济账，这一阶段很难算清楚，而这些难题恰好是闭源的机遇。

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